FP16

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fatal error: third_party/gpus/cuda/include/cuda_fp16.h: 没有那个文件或目录

https://github.com/northeastsquare/bts 打开目录 "tensorflow/include/tensorflow/core/util/gpu_kernel_helper.h" 然后编辑，把 #include "third_party/gpus/cuda/include/cuda_fp16.h" 替换成 #include "cuda_fp16.h" 然后，再编辑 "tensorflow/incl

cublas fp16

编译选项： nvcc 4.cpp -o test_gemm -lcudart -lcuda -lcublas -std=c++11 #include <sys/time.h> #include <cuda_profiler_api.h> #include <cublas_v2.h> #include <cuda.h> #include <cuda_fp16.h> #include <cuda_runtime.h> #inclu

The Demo required for a Affine asymmetric u8 quantized rknn model, but output quant type is NONE, 未完

在RV1126上面跑模型时，报下面的错误。 sdk version: librknn_runtime version 1.6.0 (6523e57 build: 2021-01-15 15:56:31 base: 1126) driver version: 6.4.3.5.293908 model input num: 1, output num: 1 index=0, name=images_245, n_dims=4, dims=[1, 3, 640, 640], n_ele

FP16与INT8

AI计算中的两种数据格式 FP16和INT8同为端侧AI计算深度学习模型中的常用数据格式，在不同的AI应用中具有独特优势什么是FP16呢？在计算机语言中，FP32表示单精度浮点数，相应的FP16就是半精度浮点数。与FP32相比，FP16的访存消耗仅为1/2，也因此FP16是更适合在移动终端侧进行AI计算的数

Pytorch自动混合精度(AMP)介绍与使用

Pytorch自动混合精度(AMP)介绍与使用背景： pytorch从1.6版本开始，已经内置了torch.cuda.amp，采用自动混合精度训练就不需要加载第三方NVIDIA的apex库了。本文主要从三个方面来介绍AMP：一．什么是AMP? 二．为什么要使用AMP？三．如何使用AMP? 四. 注意事项正文：一．什么是AMP? 默认情况

混合精度训练amp，torch.cuda.amp.autocast():

1 需要什么GPU：在上面讲述了为什么利用混合精度加速，需要拥有 TensorCore 的GPU 0x02. 基础理论：在日常中深度学习的系统，一般使用的是单精度 float（Single-Precision）浮点表示。在了解混合精度训练之前，我们需要先对其中的主角半精度『float16』进行一定的理论知识学习。 float vs

Understanding Tensorcore Computing Performance of Ampere

看到下面的白皮书的两段话：https://images.nvidia.com/aem-dam/en-zz/Solutions/data-center/nvidia-ampere-architecture-whitepaper.pdf Using FP16/FP32 mixed-precision Tensor Core operations as an example, at the hardware level, each Tensor Core in the Volta arch

混合精度训练(FP16 & FP32)

混合精度是指训练时在模型中同时使用单精度 float32和半精度 float16 浮点类型，从而加快运行速度，减少内存使用的一种训练方法通过让模型的某些部分保持使用 32 位类型以保持数值稳定性，可以缩短模型的单步用时，而在评估指标（如准确率）方面仍可以获得同等的训练效果。作为一名算

Pytorch自动混合精度(AMP)介绍

背景：　pytorch从1.6版本开始，已经内置了torch.cuda.apex，采用自动混合精度训练就不需要加载第三方NVIDIA的apex库了。本文主要从三个方面来介绍AMP：　１．什么是AMP? ２．为什么要使用AMP？　３．如何使用AMP? 正文：　１．什么是AMP? 默认情况下，大多数深度学习框架都采用32位浮点

CUDA 8混合精度编程

CUDA 8混合精度编程 Mixed-Precision Programming with CUDA 8 论文地址：https://devblogs.nvidia.com/mixed-precision-programming-cuda-8/ 更新，2019年3月25日：最新的Volta和Turing GPU现在加入了张量核，加速了某些类型的FP16矩阵数学。这使得在流行的人工智能框架中进行更快、更容

NVIDIA深度学习Tensor Core性能解析第四季

虽然RNN可能会有加速，但DeepBench和NVIDIA目前仅支持单精度RNN推理。 NVIDIA Caffe2测试之ResNet50和ImageNet 虽然内核和深度学习数学运算可能很有用，但实际应用中是使用真实数据集进行训练的。使用标准的ILSVRC 2012图片集，在ImageNet上通过ResNet50模型来训练和推断，可以展示更具参

Tensor Core技术解析（下）

Tensor Core技术解析（下）让FP16适用于深度学习 Volta的深度学习能力是建立在利用半精度浮点（IEEE-754 FP16）而非单精度浮点（FP32）进行深度学习训练的基础之上。该能力首先由cuDNN 3支持并在Tegra X1的Maxwell架构中实现，随后原生半精度计算被引入Pascal架构并被称为“伪FP16”，即使用F

规格化fp16

fp16数a，符号位a[15]，指数位a[14:10]，尾数位a[9:0] 指数位表示的十进制数为e，尾数位表示的十进制数为m 实际的指数为E，实际的尾数为M 对于规格化的fp16，其指数不为0也不为31 E = e - 15, M = 1 + m/1024（1024为2的10次方）对于非规格化的fp16，其指数为0 E = 1 - 15, M = m/1024